Johns Hopkins University

Spécialisation "Science des données : Statistiques et apprentissage automatique"

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Spécialisation "Science des données : Statistiques et apprentissage automatique"

Roger D. Peng, PhD
Brian Caffo, PhD
Jeff Leek, PhD

Instructeurs : Roger D. Peng, PhD

41 036 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 7,197 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Effectuer des analyses de régression, des moindres carrés et des déductions à l'aide de modèles de régression.

  • Construire et appliquer des fonctions de prédiction

  • Développer des produits de données publiques

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Modèle de formation
  • Catégorie : Modélisation prédictive
  • Catégorie : Probabilités et statistiques
  • Catégorie : Analyse de régression
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Inférence statistique
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
  • Catégorie : Visualisation des données

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : GitHub
  • Catégorie : Dépliant (logiciel)
  • Catégorie : Plotly
  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : Rmarkdown
  • Catégorie : Brillant (paquet R)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Johns Hopkins University

Spécialisation - série de 5 cours

Inférence statistique

Inférence statistique

COURS 1, 55 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données

  • Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance

  • Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation

  • Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Statistiques bayésiennes
Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
Catégorie : Statistiques
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Détermination de la taille de l'échantillon
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Probabilités et statistiques
Modèles de régression

Modèles de régression

COURS 2, 54 heures

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence

  • Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA

  • Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité

  • Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Régression logistique
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Inférence statistique
Catégorie : Distribution de probabilité
Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Évaluation du modèle
Apprentissage pratique de la machine

Apprentissage pratique de la machine

COURS 3, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction

  • Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur

  • Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification

  • Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Algorithme de la forêt aléatoire
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Analyse prédictive
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
Développer des produits de données

Développer des produits de données

COURS 4, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • Développer des applications de base et des graphiques interactifs à l'aide de GoogleVis

  • Utilisez Leaflet pour créer des cartes interactives annotées

  • Construire une présentation R Markdown qui inclut une visualisation de données

  • Créer un produit de données qui raconte une histoire à un large public

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Rmarkdown
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Brillant (paquet R)
Catégorie : Documentation du logiciel
Catégorie : Dépliant (logiciel)
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation des données
Catégorie : Gestion des paquets et des logiciels
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Langage de balisage hypertexte (HTML)
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Plotly
Catégorie : R (logiciel)
Catégorie : Applications Web
Catégorie : Rapports statistiques
Capstone en science des données

Capstone en science des données

COURS 5, 6 heures

Ce que vous apprendrez

  • Créer un produit de données utile pour le public

  • Appliquer vos compétences en matière d'analyse exploratoire des données

  • Construire un modèle de prédiction efficace et précis

  • Produire un dossier de présentation pour exposer vos résultats

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : R Programmation
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Analyse exploratoire des données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Collecte de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Modélisation des données

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Instructeurs

Roger D. Peng, PhD
Johns Hopkins University
37 Cours1 685 070 apprenants
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Cours1 713 513 apprenants

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